Le nouveau rideau de fer

Un exemple de carte en 2.5D

Nicolas Lambert (RIATE, CNRS)

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Introduction

Ce document montre comment réaliser cette carte de discontuités en 2,5D (fausse 3D) joliement mise en page entrièrement dans le langage R. Des versions antérieures de cette carte ont déjà été publiées par le passé, dans le manuel de cartographie (Lambert, Zanin 2016), ou dans Mad Maps (Lambert, Zanin 2019) et ont fait l’objet de billets de blog (Lambert 2017). Ici, nous entendons prouver qu’il est possible de réaliser ce type de carte sans passer par un logiciel DAO (Lambert 2019). Les sources et les références sont précisées à la fin du document.

library("sf")
library("mapsf")
library("eurostat")
library("rnaturalearth")
library("cartography")

1 Préparation des données

Pour réaliser cette carte, nous utilisons pour cela les packages eurostat (Lahti et al. 2017), RnaturalEarth (South 2017), sf (Pebesma 2018) et mapsf (mapsf?).

1.1 Fond de carte

Avec le package Eurostat, nous créons d’un fond de carte hybride avec maillage homogène nuts2/3. Tous les les pays sont au niveau nuts3 version 2016 sauf l’Autriche, la Belgique, la Suisse, l’Allemagne, la Grèce, les Pays-Bas, la Turquie, l’Irlande, l’Islande et la Norvège. Pour des raisons de disponibilité des données post Brexit, Le Royaume-Uni est au niveau nuts2 vesrion 2013.

nuts2016 <- get_eurostat_geospatial(
  output_class = "sf",
  resolution = "20",
  nuts_level = "all",
  year = "2016"
)

nuts2016_3 <- nuts2016[nuts2016$LEVL_CODE == 3, ]
nuts2016_2 <- nuts2016[nuts2016$LEVL_CODE == 2, ]

N2 <-
  c("AT", "BE", "CH", "DE", "EL", "NL", "UK", "TR", "IE", "IS", "NO")
nuts <- rbind(nuts2016_2[nuts2016_2$CNTR_CODE %in% N2, ],
              nuts2016_3[!nuts2016_3$CNTR_CODE %in% N2, ])

nuts <- nuts[nuts$CNTR_CODE != "UK", ]

nuts <- nuts[,c("id","NUTS_NAME","geometry")]
colnames(nuts) <- c("id","name","geometry")

nuts2013 <- get_eurostat_geospatial(
  output_class = "sf",
  resolution = "20",
  nuts_level = "2",
  year = "2013"
)

uk = nuts2013[nuts2013$CNTR_CODE == "UK",c("id","NUTS_NAME","geometry")]
colnames(uk) <- c("id","name","geometry")

nuts <- rbind(nuts, uk)


nuts <-
  nuts[!nuts$id %in% c("FRY10", "FRY20", "FRY30", "FRY40", "FRY50"), ]
nuts <- nuts[nuts$id != "RS", ]

1.2 Données statistiques

Import des données statistiques (PIB par habitant en euros zn 2016)

var <- "nama_10r_3gdp"
gdpinh <- get_eurostat(var, time_format = "num")
gdpinh <- subset(gdpinh, gdpinh$unit == "EUR_HAB")
gdpinh <- reshape2::dcast(gdpinh, geo ~ time, value.var = "values")
fields <- c("geo", "2016")
gdpinh <- gdpinh[, fields]
colnames(gdpinh) <- c("id","GDPINH_2016")

A Cause du Brexit, les données pour le Royaume-Uni ne sont plus disponibles. On va les chercher dans dans le fichier missing.csv issu de la base de données ESPON.

missing <- read.csv("data/missing.csv")
gdpinh = rbind(gdpinh, missing)

Pour des questions de reproductibilité, nous sauvegardons les données dans le répertoire data.

write.csv(gdpinh, "data/gdpinh.csv")

Jointure des données et du fond de carte

nuts <- merge(
  x = nuts,
  y = gdpinh,
  by = "id",
  all.x = TRUE
)

1.3 Couches d’habillage

Import des couches d’habillage avec le package RnaturalEarth

land <- ne_download(
  scale = 110,
  type = "land",
  category = "physical",
  returnclass = "sf"
)
mf_map(land, border = NA, col = "#6eb1db")

ocean <- ne_download(
  scale = 110,
  type = "ocean",
  category = "physical",
  returnclass = "sf"
)
mf_map(ocean, border = NA, col = "#6eb1db")

Graticule avec sf

graticule = st_graticule(
  crs = st_crs(4326),
  ndiscr = 100,
  lon = seq(-180, 180, by = 2),
  lat = seq(-90, 90, by = 1),
  margin = 0.01
)
mf_map(graticule, col = "#6eb1db")

Mise en forme des couches

1.4 Template cartographique

Pour donner un effet de rotondité et permettre une représentation en 2.5D, on opte pour une projection orthographique centré sur l’Afrique. Pour éviter tout problème dans l’opération de projection (bug, artefacts, etc.), nous definissons au préalable un rectangle nous servant à découper les différentes couches.

NB : passer sf_use_s2 à FALSE permet de faire comme si il ne s’agissait pas de coordonnées sur le globe.

bb <-
  st_as_sfc(st_bbox(c(
    xmin = -50 ,
    xmax = 70,
    ymin = 20,
    ymax = 80
  ),
  crs = st_crs(4326)))

sf::sf_use_s2(FALSE)
ocean <- st_intersection(ocean, bb)
ocean <-  st_segmentize(ocean, 100)
land <- st_intersection(land, bb)
land <-  st_segmentize(land, 100)
graticule <- st_intersection(graticule, bb)
sf::sf_use_s2(TRUE)

Projection

ortho <- "+proj=ortho +lat_0=-10 +lon_0=15 +x_0=0 +y_0=0
          +ellps=WGS84 +units=m +no_defs"

ocean <- st_transform(ocean, ortho)
land <- st_transform(land, ortho)
graticule =  st_transform(graticule, ortho)
nuts <- st_transform(nuts, ortho)

Affichages des couches recadrées et projetées

par(mar = c(0, 0, 0, 0), mfrow = c(2, 2))
mf_map(land, col = "#6eb1db", border = NA)
mf_title("land", bg = "#6eb1db")
mf_map(ocean, col = "#6eb1db", border = NA)
mf_title("ocean", bg = "#6eb1db")
mf_map(graticule, col = "#6eb1db", lwd = 1)
mf_title("graticule", bg = "#6eb1db")
mf_map(nuts,
       col = "#6eb1db",
       border = "white",
       lwd = 0.2)
mf_title("nuts", bg = "#6eb1db")

dev.off()
null device 
          1

On peut générer un effet d’ombrage en unissant les régions nuts et en effectuant des déplacements successifs avec de la transparence. Voir l’exemple ci-dessous sur la France.

fr <- st_union(nuts[substr(nuts$id, 1, 2) == "FR", ])
par(mar = c(0, 0, 0, 0))
mf_map(fr + c(5000,-5000), col = "#827e6c40", border = NA)
mf_map(fr + c(10000,-10000),
       col = "#827e6c40",
       border = NA,
       add = TRUE)
mf_map(fr + c(15000,-15000),
       col = "#827e6c40",
       border = NA,
       add = TRUE)
mf_map(fr + c(20000,-20000),
       col = "#827e6c40",
       border = NA,
       add = TRUE)
mf_map(fr + c(25000,-25000),
       col = "#827e6c40",
       border = NA,
       add = TRUE)
mf_map(
  fr,
  col = "#6eb1db",
  border = "white",
  lwd = 0.1,
  add = TRUE
)

1.5 Template

Réalisation du template cartographique. Pour bien maîtriser le format de l’image, nous utilisons la fonction getFigDim et nous générons la carte au format png en définissant précisément l’emprise de la carte. Ici, les cartes sont crées au format png et enregistrées dans le répertoire figures/.

k <- 100000
extent <- c(-20, 42, 24.5, 63) * k
bb <- st_as_sfc(st_bbox(
  c(
    xmin = extent[1],
    xmax = extent[3],
    ymin = extent[2],
    ymax = extent[4]
  ),
  crs = st_crs(nuts)
))

On crée une fonction template()

template = function(file) {
  theme <- mf_theme(
    x = "default",
    bg = "#f2efe6",
    fg = "#f2efe6",
    mar = c(0, 0, 0, 0),
    tab = TRUE,
    pos = "left",
    inner = FALSE,
    line = 2,
    cex = 1.9,
    font = 3
  )
  
  mf_export(
    bb,
    export = "png",
    width = 2000,
    filename = file,
    res = 150,
    theme = theme,
    expandBB = c(-.02, 0, 0.05, 0)
  )
  
  mf_map(
    ocean,
    col = "#9acbe3",
    border = "#9acbe3",
    lwd = 5,
    add = TRUE
  )
  
  mf_map(
    graticule,
    col = "#FFFFFF80",
    lwd = 1.5,
    lty = 3,
    add = TRUE
  )
  
  
  ue <- st_union(nuts)
  
  mf_map(ue + c(5000, -5000),
         col = "#827e6c40",
         border = NA,
         add = TRUE)
  mf_map(ue + c(10000, -10000),
         col = "#827e6c40",
         border = NA,
         add = TRUE)
  mf_map(ue + c(15000, -15000),
         col = "#827e6c40",
         border = NA,
         add = TRUE)
  mf_map(ue + c(20000, -20000),
         col = "#827e6c40",
         border = NA,
         add = TRUE)
  mf_map(ue + c(25000, -25000),
         col = "#827e6c40",
         border = NA,
         add = TRUE)
  
  mf_map(
    nuts,
    col = "#dbccb6",
    border = "white",
    lwd = 0.3,
    add = TRUE
  )
}

Et voilà le résultat :-)

template("figures/fig1.png")
dev.off()

# Carte choroplèthe

1.6 Choix des classes et des couleurs

# Discrétisation
bks <-
  mf_get_breaks(x = nuts$GDPINH_2016,
                nbreaks = 6,
                breaks = "quantile")
# Couleurs
cols <-
  c("#50b160",
    "#98c17e",
    "#cce3c4",
    "#fbf5bd",
    "#fcc34f",
    "#e97d40")

1.7 Réalisation de la carte

template("figures/fig2.png")

mf_map(
  x = nuts,
  var = "GDPINH_2016",
  type = "choro",
  breaks = bks,
  pal = cols,
  lwd = 0.2,
  leg_pos = "n",
  add = TRUE
)

mf_legend(
  type = "choro",
  pos = c(11 * k, 58.8 * k),
  title = "",
  val = bks,
  val_cex = 0.5,
  pal = cols,
  cex = 0.85,
  border = "red",
  val_rnd = 0,
  no_data = FALSE,
  frame = FALSE
)

text(
  10.5 * k,
  y = 59.1 * k,
  "Gross Domestic Product",
  cex = 0.75,
  pos = 4,
  font = 2,
  col = "#404040"
)
text(
  10.5 * k,
  y = 58.7 * k,
  "(in € per inh. in 2016)",
  cex = 0.55,
  pos = 4,
  font = 1,
  col = "#404040"
)
dev.off()

FIX PB LEGEND !

2 Discontinuités

Pour générer les lignes de discontinuités nous utilisons la fonction getBorders du package cartography.

nuts.borders <- getBorders(nuts)

Puis, nous effectuons une double jointure pour relier à chaque frontière les données de PIB par habitant des regions NUTS de part et d’autre.

vals <- nuts[,c("id","GDPINH_2016")] %>% st_set_geometry(NULL)
nuts.borders <- merge (x = nuts.borders, y = vals,
                       by.x = "id1", by.y = "id", all.x = T)
nuts.borders <- merge (x = nuts.borders, y = vals,
                       by.x = "id2", by.y = "id", all.x = T)

Nous calculons pour chaque frontière une valeur de discontinuité. Ici, discontinuités relatives.

nuts.borders$disc <- nuts.borders$GDPINH_2016.x / nuts.borders$GDPINH_2016.y

Nous choisissons de ne conserver que les 10% discontinuités les plus fortes. Cela revient à choisir comme seuil la valeur 0.95 car il y a deux valeurs par frontières (A/B et B/A).

threshold <- 0.95
disc <- nuts.borders[nuts.borders$disc >= quantile(nuts.borders$disc,threshold),]

On affiche les discontinuités dans le template cartographique

template("figures/fig3.png")
mf_map(
  x = disc,
  col = "#d92e94",
  lwd = 3,
  add = TRUE
)
dev.off()

On constate que les fortes discontinuités entre les régions européennes suivent très largement le tracé de l’ancien rideau de fer (si on fait abstraction de l’ancienne frontière RFA/RDA). C’est cela que nous souhaitons mettre en valeur par un procédé d’extrusion pour rappeler la symbolique du mur.

3 Extrusion

Pour extruder les lignes, nous procedons de la même façon que pour l’effet d’ombrage. Nous translatons les lignes plusieurs fois en Y (vers le haut). Sur la projection orthographique utilisée, cela produit un effet 3D. Le nombre d’itérations et l’éccart entre les lignes détermine la hauteur du mur. Voici un exemple.

# On séléctionne une ligne au hasard
line <- st_geometry(disc[5, ])

# nombre d'itérations
nb <- 15

# valeur de translation
delta <- 200

# On effectue une boucle
par(mar = c(0, 0, 0, 0), bg = "#f2efe6")
mf_map(line, col = "#66666690", lwd = 0.5)
for (j in 1:nb) {
  line <- line + c(0, delta)
  mf_map(line,
         col = "#66666690",
         lwd = 0.5 ,
         add = TRUE)
}

# On affiche la derinière ligne en rouge avec une épaisseur de 1.2
mf_map(line,
       col = "#cf0e00",
       lwd = 1.2,
       add = TRUE)

Pour faire en sorte que l’effet 3D fonctionne bien, nous décompsons les lignes et les ordonnons en fonction de leur valeur en Y (pour faire en sorte que les lignes qui sont devant apparaissent devant)

disc <- st_cast(disc,"LINESTRING")
c <- as.data.frame(st_coordinates(st_centroid(disc)))
disc$Y <- c$Y
disc <- disc[order(disc$Y, decreasing = TRUE), ]

Car nous considerons que les frontières nationales renvoient à des disparités historiques plus dures, nous choisissons de traiter différement les discontinuités entre deux régions d’un même pays et les discontinuités entre deux régions de deux pays différents. Les premières auront une hauteur de mur constante (8 itérations). Les secondes auront une hauteur de mur qui dépendra de la valeur des discontinuités (entre 30 et 100 itérations) et seront représentées en rouges.

disc$c1 <- substr(disc$id1,1,2)
disc$c2 <- substr(disc$id2,1,2)


# Discontinuities between two regions of two different countries
disc$height <- round(scales::rescale(disc$disc, to=c(30,70)),0)
disc$col <-"#cf0e00"
disc$thickness <- 1.2

# Discontinuities between two regions of the same country
for (i in 1:length(disc$disc)){ if (disc$c1[i]== disc$c2[i]) {
  disc$height[i] <- 8  
  disc$col[i] <-"#66666690"
  disc$thickness[i] <- 0.5
  }
}

On fabrique une fonction pour extruder.

delta <- 2500 # spacing between lines (walls) 
extrude <- function(id){
  line <- st_geometry(disc[id,])
  mf_map(line, col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= TRUE)
      nb <- as.numeric(disc[id,"height"])[1]
      for (j in 1:nb){
        line <- st_geometry(line) + c(0,delta)
        mf_map(st_geometry(line), col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= TRUE)  
      }
      mf_map(line, col= disc$col[id],lwd = disc$thickness[id] ,add= TRUE)
}

On applique la fonction à toutes les lignes de la façon suivante

template("figures/fig4.png")

for (i in 1:length(disc$height))
{
  extrude(i)
}

# Habillage

text(14.4*k, y = 57.4*k, "Discontinuities", cex = 0.6,
     pos = 4, font = 2, col="#404040")     
text(15.5*k, y = 56.6*k, "Between two regions of the same country",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 1, col="#404040")   
text(15.5*k, y = 55.7*k, "Between two regions of two different countries",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 1, col="#404040")   
text(15.5*k, y = 55.3*k,
     "(The height is proportional to the value of the dicontinuity)",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 1, col="#404040")   
text(10.5*k, y = 54.4*k,
     "NB: only the 10% highest discontinuities are represented on the map.",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 3, col="#404040")   

# Lignes

myline <- disc[disc$id == "TR21_BG341",]
st_geometry(myline) <- st_geometry(myline) + c(5*k, 5*k)
myline2 <- myline
st_geometry(myline2) <- st_geometry(myline2) + c(0, 1.5*k)

# discontinuités entre deux régions de deux pays différentes
  
  plot(myline, col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)
  for (i in 1:40){
    myline <- st_geometry(myline) + c(0,delta)
    plot(st_geometry(myline), col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)  
  }
  plot(myline, col= "#cf0e00",lwd = 1.2 ,add= T)

# discontinuités entre deux régions d'un même pays

  plot(myline2, col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)
  for (i in 1:8){
    myline2 <- st_geometry(myline2) + c(0,delta)
    plot(st_geometry(myline2), col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)  
  }
  plot(myline2, col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)
dev.off()

4 Carte finale

template("figures/ironcurtain.png")

mf_map(
  x = nuts,
  var = "GDPINH_2016",
  type = "choro",
  breaks = bks,
  pal = cols,
  lwd = 0.2,
  leg_pos = "n",
  add = TRUE
)

mf_legend(
  type = "choro",
  pos = c(11 * k, 58.8 * k),
  title = "",
  val = bks,
  val_cex = 0.5,
  pal = cols,
  cex = 0.85,
  border = "red",
  val_rnd = 0,
  no_data = FALSE,
  frame = FALSE
)

text(
  10.5 * k,
  y = 59.1 * k,
  "Gross Domestic Product",
  cex = 0.75,
  pos = 4,
  font = 2,
  col = "#404040"
)
text(
  10.5 * k,
  y = 58.7 * k,
  "(in € per inh. in 2016)",
  cex = 0.55,
  pos = 4,
  font = 1,
  col = "#404040"
)

for (i in 1:length(disc$height))
{
  extrude(i)
}

# Habillage

text(14.4*k, y = 57.4*k, "Discontinuities", cex = 0.6,
     pos = 4, font = 2, col="#404040")     
text(15.5*k, y = 56.6*k, "Between two regions of the same country",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 1, col="#404040")   
text(15.5*k, y = 55.7*k, "Between two regions of two different countries",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 1, col="#404040")   
text(15.5*k, y = 55.3*k,
     "(The height is proportional to the value of the dicontinuity)",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 1, col="#404040")   
text(10.5*k, y = 54.4*k,
     "NB: only the 10% highest discontinuities are represented on the map.",
     cex = 0.4, pos = 4, font = 3, col="#404040")   

# Lignes

myline <- disc[disc$id == "TR21_BG341",]
st_geometry(myline) <- st_geometry(myline) + c(5*k, 5*k)
myline2 <- myline
st_geometry(myline2) <- st_geometry(myline2) + c(0, 1.5*k)

# discontinuités entre deux régions de deux pays différentes
  
  plot(myline, col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)
  for (i in 1:40){
    myline <- st_geometry(myline) + c(0,delta)
    plot(st_geometry(myline), col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)  
  }
  plot(myline, col= "#cf0e00",lwd = 1.2 ,add= T)

# discontinuités entre deux régions d'un même pays

  plot(myline2, col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)
  for (i in 1:8){
    myline2 <- st_geometry(myline2) + c(0,delta)
    plot(st_geometry(myline2), col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)  
  }
  plot(myline2, col= "#66666690",lwd = 0.5 ,add= T)
dev.off()

Bibliographie

GIRAUD, Timothée et LAMBERT, Nicolas, 2016. cartography: Create and Integrate Maps in your R Workflow. In : JOSS [en ligne]. août 2016. Vol. 1, n° 4. DOI 10.21105/joss.00054. Disponible à l'adresse : http://dx.doi.org/10.21105/joss.00054.
GIRAUD, Timothée et LAMBERT, Nicolas, 2017. Reproducible Cartography. In : PETERSON, Michael (éd.), Advances in Cartography and GIScience. ICACI 2017. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Cham, Switzerland : Springer. 2017. pp. 173‑183.
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LAMBERT, Nicolas, 2017. La mise en scène cartographique. In : [en ligne]. 2017. [Consulté le 3 novembre 2017]. Disponible à l'adresse : https://neocarto.hypotheses.org/3239.
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Annexes

Info session

setting value
version R version 4.0.3 (2020-10-10)
os Ubuntu 20.04.3 LTS
system x86_64, linux-gnu
ui X11
language (EN)
collate en_US.UTF-8
ctype en_US.UTF-8
tz Europe/Paris
date 2021-10-15
package ondiskversion source
cartography 3.0.1 CRAN (R 4.0.3)
eurostat 3.7.5 CRAN (R 4.0.3)
mapsf 0.3.0 CRAN (R 4.0.3)
rnaturalearth 0.1.0 CRAN (R 4.0.3)
sf 1.0.3 CRAN (R 4.0.3)

Citation

Nicolas LAMBERT (2021). “Le nouveau rideau de fer.” <URL:, https://neocarto.github.io/ironcurtain/>.

Format BibTex :

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      title={Le nouveau rideau de fer}, 
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      journal={Rzine.fr}, 
      publisher={FR CIST}, 
      author={{Nicolas LAMBERT}}, 
      year={2021}, 
      month={10}
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Glossaire



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